来源：Tiger Research

编译及整理：BitpushNews

ヘッドラインニュースは、AIエージェント（人工知能エージェント）が自律的に取引を行い、支払いを処理するという話題で持ちきりだ。しかし、暗号資産ウォレット業界は、すでに水面下でその基盤を着々と整えてきた。現在、10社以上がAIエージェント専用のカスタムウォレットを開発している。彼らはいったい何を追求しているのか？潜在的な最終リターンはどれほど大きいのか？

核心要点

AIエージェントが人間に代わってインターネットを閲覧し、商品や情報を購入するようになると、最終的には1回あたり数セントという極小額のマイクロペイメントが数千回も発生する。既存のカード決済ネットワーク（カードレール）は、このような微小区分の支払いに対応できない。そのため、あらかじめ設定された条件に基づいて自動的に資金を分割・送金できるウォレットが極めて重要になる。
短期的な収益性に欠けるにもかかわらず、CoinbaseやBinanceなどの企業はAIウォレットのインフラ構築を積極的に進めている。それは、AIエージェントが大規模な取引を開始する前に、将来の顧客基盤を囲い込むためだ。現在の段階の中核は、実際の需要が爆発的に高まる前にユーザーベースを確立することにある。
Coinbaseのデータに基づく試算では、AIエージェントの利用率上昇により、最大で現在の約7倍の収益増加が見込まれる。
ウォレットに蓄積された支払い記録は、AIエージェントが収益力を備えているかどうかを示すことができ、これは将来の収益に基づく融資への扉を開く。これは、中小零細企業のカード売上履歴に基づいて信用融資を提供する仕組みに似ている。
これは依然として「可能性」の段階であり、「実証済み」ではない。AIエージェントは現在も操作ミスを起こし、誤った支払いを実行することがあり、関連ルールは国や企業ごとに異なり、AIエージェントの法的地位も未だ明確ではない。したがって、現在の競争は目先の収益を獲得するためではなく、近いうちに形成されると予想される巨大市場で、何年も前から有利なポジションを確保するためのものである。

1. AIエージェントの燎原の火

今年初め、予測市場Polymarketで広く議論を呼んだある実験では、AIエージェントに50ドルの初期資金が提供され、自律的な取引が行われた。実験の条件は、自律的な収益によって自身のAPIおよびサーバーコストを支払えなければ、存在を停止するというものだった。このエージェントはその後、取引に成功し、これを皮切りに、他の一連のエージェントも同様の方法で取引を展開し始めている。

AIエージェントはまだ日常生活に完全に溶け込んでいないが、近い将来、広く応用されるようになることは疑いようがない。

2. エージェントの取引はすべてウォレットから始まる

AIエージェントは、まだ日常的な決済の領域には入り込んでいない。現在、最も活発に利用されているのは、暗号資産エコシステム内部で稼働する暗号通貨取引ボットである。これらのボットは従来の決済ネットワークから独立しており、暗号通貨取引に特化している。

しかし将来的には、決済は今日では想像もつかない領域にまで拡大する。以前のレポートで紹介したように、AIは決済そのものの性質を変えつつある。人間ではなくエージェントがネットワーク上で直接対話し、ナビゲートするようになれば、1回あたりの支払い金額は急激に低下する。1回のAPIコールや1回のデータクエリのコストは0.001ドルまで下がり、極端なケースではわずか0.00001ドルになる可能性もある。

現在のウォレットの利用シーンを超え、あらかじめ設定された条件に基づいてこのような微小な支払いを自動的に分割・送金し、かつ人間の介入を一切必要としないためには、プログラマブルな決済システム（Programmable Payment System）が必要となる。これはまさにx402決済ネットワークが誕生した背景であり、ウォレットはそのネットワークが機能するための基盤である。

しかし、既存の決済ネットワークは「人」を取引主体として設計されている。

クレジットカードは個人のカード保有者に発行され、「チャージバック（Chargeback）」構造の上で運用されている。これは、取引に問題が生じた際に人間が異議申し立てを行い、取引を取り消す仕組みであり、さらに1回の取引ごとに数十セントもの固定手数料が設定されている。人が散発的に20ドルの買い物をする分には全く問題ない。しかし、ひとたびエージェントが毎秒数千回の支払いを送信し始めれば、たとえ1回のAPIコールが0.001ドル、1件のデータ記録が0.00001ドルであっても、この決済モデルは経済的に全く機能しなくなる。

核心的な問題は、資金そのものが「プログラマビリティ（プログラム可能性）」を持つかどうかにある。

銀行カードは支払い情報を自動入力する行為を実現できるが、特定の条件に基づいて資金フローを分割したり、リアルタイムでストリーミング決済（Streaming）したり、即時決済したりするようにプログラムすることはできない。一方、ウォレットが稼働するネットワークでは、この能力がデフォルトで備わっている。カードに支払い明細を保存しても、せいぜい人間の代わりに人間のスケールで取引を執行することしかできない。経済の形態がマシン同士の直接取引へと移行すれば、ウォレットが唯一の実行可能な出発点となる。

3. エージェントは500億ドルのビジネスになる

上の図が示すように、ウォレットプロバイダーの範囲は非常に広く、取引所からステーブルコイン発行体まで、多様な事業体を網羅している。では、なぜこれほど多様な参加者が、現在のところ明確な短期収益性のないエージェントウォレットインフラ分野にこぞって参入しているのだろうか。

その答えは明白だ。これらの企業は、今日のためではなく、将来の収益と将来のビジネスの布石として動いているのである。

現在、ウォレットにエージェント機能を組み込むことは、すぐに収益を生み出す施策ではない。それは、エージェントが大規模な活動を開始した際に、その取引量を吸収するための基盤的キャパシティを構築するものだ。

重要なのは、AIエージェントが最終的に、人間の介入なしに、ブラウザレスの環境（Browserless Environment）で24時間365日稼働するという点である。ユーザーがエージェントにリサーチレポートの作成を依頼したとしよう。エージェントが情報を収集する際、異なる有料プラットフォームからデータを引き出すたびに、マイクロペイメントが実行される。ユーザーの一つの簡単な指示が、瞬間的に20回から30回、あるいはそれ以上の支払いを引き起こす可能性がある。

人間にとっては単純で一つの操作に見えるものが、AIエージェントの処理を経ることで、極めて膨大な決済取引量へと変換されるのである。

この決済環境の変化が企業の収益にどのように影響するかは、Coinbaseの公開データを用いて試算することができる。この計算では、Coinbaseの約1.2億人の総登録ユーザー数ではなく、920万人の月間取引ユーザー（MTU）を基数として用いる。

採用率、一人当たりのエージェント数、そして一日当たりの呼び出し頻度という3つの変数を組み合わせると、以下のシナリオ予測結果が得られる。

保守的シナリオ（採用率10％、一人当たりエージェント数1、一日当たり呼び出し回数50）：年間約8400万ドルの収益増加、1.2％の増加。
中立的シナリオ（採用率50％、一人当たりエージェント数2、一日当たり呼び出し回数200）：新規収益は約33.6億ドルに大幅に増加し、46.8％の増加。
積極的シナリオ（採用率100％、一人当たりエージェント数3、一日当たり呼び出し回数1000）：年間収益は約503.7億ドルに達し、Coinbaseの現在の総収入の約7倍となる。

この対比において特に際立つのは、これら3つのシナリオ間の格差が算術級数的ではなく、幾何級数的に拡大している点である。採用率自体はわずか10倍（10％から100％へ）の増加にとどまるが、そこから生じる収益格差は約600倍（8400万ドルから503.7億ドルへ）にも拡大する。

なぜなら、「採用率」、「一人当たりのエージェント数」、「一日当たりの呼び出し量」という3つの変数が乗算される関係にあるため、いずれか一つの変数のわずかな増加が、総量の指数関数的な増加につながるからである。したがって、ひとたびエージェントが大規模に普及し、ユーザー数が急増すれば、そこから生じる収益フローは最大で現在の総収入の約7倍に達する可能性がある。

これこそが、Coinbaseが今日、目に見える収益がないにもかかわらず、エージェントウォレットインフラを強力に推進している理由である。それは、AIエージェントが牽引する時代が到来した際に、自らの市場シェアを確保するための布石なのだ。

4. エージェント版ネオバンク（Neobanking）への道

ウォレットインフラを通じて蓄積される取引データは、単なる記録にとどまらない。ウォレットに保存された支払い履歴は、AIエージェントの財務状況と経営実績を証明する信用評価基準として機能しうるため、全く新しいビジネスモデルの基盤を築くのである。

このようなデータ駆動型の信用評価システムが確立されれば、ウォレットプロバイダーは、エージェント向けのレベニューベースファイナンス（Revenue-Based Financing、RBF）といった次世代金融サービスへと自然に事業を拡張できるようになる。

Stripe Capitalは、既存の決済データの上に新たな金融ビジネスを成功裏に構築した典型例である。Stripeが2019年9月に融資サービスStripe Capitalを開始した際、外部の信用調査機関や煩雑な融資書類には一切依存しなかった。承認されたのは、自社の決済ネットワークを流れる加盟店のリアルタイム販売データのみを用いて、融資適格性と限度額を評価するという手法だった。

Stripeの事例が示すのは、ある企業が既存事業のデータパイプラインの上に、別途販売ネットワークを構築したり追加のマーケティング展開を行ったりすることなく、高価値な金融ビジネスを築き上げることが完全に可能だということだ。

Agentウォレットプロバイダーは、同様の拡張経路をたどる可能性が高い。ウォレットを通じてエージェントの収益データを継続的に蓄積することで、RBFを通じた運転資金の立て替えに根拠を与え、エージェントに特化した金融プラットフォームへと転身し、そこから収益を得ることが可能になる。

しかし、この新たな事業ラインの構築には前提条件がある。AIエージェントが単なる決済実行ツールから脱却し、自ら収益を生み出せる資産保有主体へと進化し、借り入れを返済できるだけの十分な実収入を稼げるようになる必要がある。

5. この成長は、いまだ実証されていない

これまでCoinbaseについて予測してきた7倍の収益成長とRBFへの事業拡大は、いずれも「エージェント決済が普及する」という仮定に立った楽観的なシナリオである。この仕組みを実体経済のなかに築き上げるには、依然として大きな障壁が立ちはだかっている。

まず、AIエージェントの実際の購買転換率と決済の信頼性に関しては、いまだ大きな疑問が残る。エージェントは自律的な注文プロセスで誤操作を起こし、「ハルシネーション（幻覚）」によって誤った決済を行ってしまうことがある。また、カード発行会社の不正検知システム（FDS）に拒否され、取引がそのままブロックされるケースもある。そのため、現在の実際の決済完了率は依然として低い。

加えて、x402、AP2、MPPといった決済プロトコルは分断されたままで、単一の標準に統一されていない。同時に、法的主体ではないAIエージェントにとって、明確なKYC（本人確認）や金融規制の方針が存在しないことも、市場のさらなる拡大を阻む大きな障壁となっている。

したがって、ウォレットプロバイダーにとって当面の目標は、短期的な手数料収入ではない。AppleのApp Storeは年間100億ドル規模の手数料市場を築き上げるのに15年を要し、WeChat Payが巨大なミニプログラムエコシステムを構築するのにも7年かかった。エージェントウォレットも同様の長期的なタイムラインをたどっており、目先の短期的リターンを争うのではなく、エコシステムの構築に集中している。

いま起きているこの競争は、今日のわずかな限界収入を奪い合うものではない。5年後、10年後に全面化するエージェント経済のなかで、資金の流れを握るデータ支配権を誰がいち早く掌握するかを競うものだ。

Pando Ringsの攻撃者たちは6,240ETHを売却し、3日間で29万ドル以上を稼いだ。

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